下一代多址接入技术的挑战与关键进展

下一代多址接入技术将突破以正交性为基础的设计原则,通过非正交性的设计和更先进的信息处理技术获得更高的谱效和能效。针对海量随机接入与非正交多址接入(NOMA)面临的不同挑战,认为不同的接入方法与接收机设计可大幅提升大规模接入与数据传输的效率。此外,人工智能、大规模多输入多输出(MIMO)和多基站协作等技术的蓬勃发展也为下一代多址技术的发展提供了新的可能。

基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法

针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。

人参皂苷Rg1干预小鼠巨大肩袖损伤后的肌肉退变

背景:肩袖肌退变(肌肉萎缩、纤维化和脂肪浸润)是肩袖撕裂后出现的常见问题,严重影响肩关节功能和手术预后。人参皂苷Rg1具有抗氧化、抗细胞凋亡、降血脂等生物效应,然而人参皂苷Rg1对肩袖损伤后肌肉退变的影响未见报道。目的:探讨人参皂苷Rg1对巨大肩袖损伤小鼠肌肉退变的影响。方法:将60只C57BL/6J小鼠随机分为假手术组、模型组、人参皂苷Rg1低剂量组、人参皂苷Rg1高剂量组,每组15只。假手术组小鼠切开右肩皮肤后缝合,其余3组小鼠均行右侧肩关节肩袖损伤造模,模拟巨大肩袖撕裂手术切断冈上肌肌腱和肩胛上神经压迫。术后假手术组和模型组腹腔注射生理盐水0.5 mL;人参皂苷Rg1低、高剂量组予以腹腔注射人参皂苷Rg130,60 mg/kg,1次/d,共注射6周。末次注射后次日予以步态分析评估小鼠肢体功能,安乐死后取术侧冈上肌测量肌肉萎缩率、肌肉收缩力,肌肉组织进行油红O染色、Masson染色,RT-PCR检测萎缩、纤维化、脂肪浸润相关基因的表达。结果与结论:①与模型组相比,人参皂苷Rg1低、高剂量组爪印面积、步长显著增加(P<0.05);②与模型组相比,人参皂苷Rg1低、高剂量组肌纤维横截面积、冈上肌收缩力显著增加(P<0.05),湿肌质量减少比率、脂肪浸润面积比率、胶原纤维面积比率显著下降(P<0.05);③与模型组相比,人参皂苷Rg1低、高剂量组肌肉组织中萎缩、纤维化和脂肪浸润相关基因的表达显著下降(P<0.05);④人参皂苷Rg1低、高剂量组爪印面积、冈上肌收缩力、肌纤维横截面积无统计学差异(P>0.05),人参皂苷Rg1高剂量组其他指标均优于低剂量组(P<0.05);⑤结果说明,人参皂苷Rg1能显著减轻小鼠巨大肩袖撕裂后肩袖肌萎缩、纤维化和脂肪浸润,并有利于肌肉力量及肢体功能的改善。

基于Massive MIMO的5G高业务量场景组网方案

针对5G用户量大、流量密度大等高密重载特殊场景,引入分布式Massive MIMO技术,给出典型场景的速率和容量提升方案,并对方案进行了验证。最后总结了典型场景的组网应用建议,对提升5G用户感知,促进5G市场发展具有重要意义。

基于慕课的混合式教学模式在心电图教学中的应用

目的探索基于慕课的混合式教学模式在心电图教学中的应用效果。方法选择2021年3—7月暨南大学第一临床医学院2018级临床医学专业本科生为研究对象,共91名。在诊断学心电图章节的教学中,采用以心电图慕课为基础的线上自学和线下面授课相结合的混合式教学模式,分析期末心电图理论和阅图考试成绩和问卷结果。结果理论和阅图成绩分别为(21.00±3.89)分和(19.33±4.63)分。理论考试中,一些心电图基础知识的准确率低于50%,仅有50%的学生能识别心室颤动。阅图考试结果显示,大部分图形节律、心率等基本参数的准确率较高,可达90%以上,而心电图结论的准确率均较低。超过75%的学生认为心电图慕课对学习心电图有很大帮助,阅图训练的15个问题可以帮助理清心电图分析思路;83.15%的学生认为基本掌握了心电图分析要点,8.99%的学生是熟练掌握。结论基于慕课的混合式教学模式对学生掌握心电图分析要点很有帮助,学生对心电图基本参数掌握较好,对于异常心电图特征的记忆和分析有待加强。

刑事抽样证明扩张适用的风险及防控

为应对网络犯罪海量证据运用与罪量证明难题,司法解释扩张了刑事抽样证明的适用范围。这种扩张适用主要表现为从法定的特殊犯罪拓展为具有海量证据的犯罪,从实物证据扩张至部分言词证据,从控诉方延伸至辩护方。然而,在相关规则尚不完备的情况下,易出现过度减轻控诉方的证明义务,不当加重辩护方的辩护负担,大幅增加审判方的裁判错误等风险。鉴此,应系统建构风险防控的技术与法律机制。在技术方面,抽样总体满足数量与同质性要求,抽样样本量采用数量和比例相结合的判定标准,抽样方法应当具有可靠性。在法律方面,建立健全刑事抽样证明适用必要性的司法审查机制,明确规定刑事抽样证明主体的抽样开示义务,严格要求刑事抽样证明必须达到排除合理怀疑标准。

证券虚假陈述赔偿的巨额化与有限社会化分散机制

当前,证券虚假陈述损害赔偿出现了巨额化现象,导致威慑过度与赔偿不足的双重困境。证券虚假陈述民事赔偿巨额化的深层次原因在于侵权法的过度扩张,凸显了完善证券虚假陈述侵权法律制度的现实需求。要建立健全证券虚假陈述侵权损害赔偿的社会化分散机制,但社会化分散机制是有限的。这些有限的社会化分散机制包括侵权人赔偿梳理、责任保险制度和公平基金制度等。同时,还应适当限缩证券虚假陈述民事法,进一步发挥合同法对特定的专业投资者的救济功能,引入非故意的被告赔偿责任上限制度。

无蜂窝大规模MIMO系统接入点动态选择算法

在无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,所有接入点(Access Point,AP)为用户提供服务的方式会造成较大的功率消耗和增加前传链路压力。以“用户为中心”的AP选择方案为每个用户选择最佳的AP集合,使系统频谱效率和能量效率得以提升。为了给每个用户选择最佳的AP集合,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的接入点动态选择算法。将AP与用户之间的大尺度衰落向量作为输入,AP与用户之间的连接关系作为BP神经网络输出的预测向量,同时,针对BP神经网络初始化权值,提出了一种改进的自适应遗传算法以提高算法的收敛速度和收敛性能。仿真结果表明,改进后的BP神经网络预测结果更接近于实际值,并且比全连接和启发式的AP选择方案具有更高的系统和速率。

大规模个性化定制的价值涌现原理——价值共创的新形态

依托生产模式的三维结构框架,从复杂性视角,针对手工生产、大规模生产、大规模定制、大规模个性化和大规模个性化定制等主要生产模式,分析其中从价值交易到价值共创再到价值涌现的价值生成演化历程,提炼出客户维、生产维和服务维3个维度下的价值生成路径。基于局部作用导致整体涌现的系统科学观念,揭示出大规模个性化定制的价值涌现原理,明确了该原理的基本内涵。人单合一是大规模个性化定制的一种具体实现,其价值创造规律遵从价值涌现原理。生态价值是人单合一价值创造的源泉,海尔的超模块平台组织结构可实现人单合一中的价值涌现。大规模个性化定制的价值生成过程具有涌现性特征,它以价值涌现的方式表现出来,是价值共创的一种新形态。

关节镜下“Chinese way”治疗老年肩关节脱位合并巨大肩袖撕裂的临床疗效

目的 评估“Chinese way”技术行上关节囊重建在关节镜下治疗老年肩关节脱位合并巨大肩袖撕裂的临床效果。方法 回顾性分析2019年5月至2022年1月在苏州大学附属第二医院收治的老年肩关节脱位后合并巨大肩袖撕裂的患者资料,纳入36例,男16例,女20例,年龄52~73岁,平均(62.3±4.7)岁,术中行肱二头肌长头腱转位,加强肩袖缝合。统计分析术前、术后的疼痛、肩关节活动度及肩关节功能评分,通过MR评估肩袖再撕裂率。结果 所有患者均获得随访,随访时间为17.6±4.5个月。末次随访时肩关节前屈、外展、体侧外旋、体侧内旋活动度较术前均有显著增加(P<0.05);末次随访VAS评分、ASES评分、Constant-Murley评分、UCLA评分较术前均有明显改善(P<0.05);无肩关节再次脱位发生,MR依据Sugaya标准提示5例(13.9%)肩袖再撕裂,UCLA评分优9例,良23例,差4例,优良率为88.9%。结论 关节镜下处理老年肩关节脱位合并巨大肩袖损伤时,采用“Chinese way”技术重建上关节囊,加强缝合肩袖组织,可有效避免肩袖再撕裂,解除肩关节疼痛,恢复肩关节功能并防止再次脱位。

基于“慕课+虚拟仿真”的生理学实验评价体系改革

传统的生理学实验课考核在内容和形式上比较单一,无法对学生各方面的能力和素养进行全面评估。湖北工程学院将慕课和虚拟仿真实验深度融合,形成一体化实验在线学习平台。利用平台对学习过程中产生的学习数据进行采集、统计和分析,并将此作为过程性评价的依据,构建了一个全新的生理学实验多元学习评价体系,并通过调查问卷和统计学方法评估其实施效果。研究结果表明,新的评价体系能够对学生进行全面、客观和准确的评价,同时很好地发挥了以评促学的作用,具有较强的应用和推广价值。

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。

基于AAT模型的毫米波大规模MIMO系统信道估计

针对毫米波大规模多输入多输出信道具有时间相关性、系统易受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出了一种基于改进的时序卷积神经网络信道估计方法。该方法将仿真获得的信道矩阵以二维图像数据方式输入系统;利用时间相关性进行特征融合,构建集中注意力机制网络,增强系统模型对信道深层特征的提取能力;将AAN嵌入时序卷积神经网络中进行训练;系统输出去噪后的二维图像,即信道估计矩阵。仿真结果表明,所提信道估计方法在性能和复杂度方面优于传统的信道估计方法,并且当测试场景发生改变时依旧具有鲁棒性。

超声参数对剖宫产瘢痕妊娠大出血的预测价值

目的超声参数建立logistic回归模型,并分析其预测剖宫产瘢痕妊娠大出血风险发生的价值。方法选取2019年12月至2021年12月在保定市第一中心医院接受治疗的剖宫产瘢痕妊娠患者120例作为研究对象,将术中大出血者记为观察组(35例),出血量少者记为对照组(85例)。检测患者人绒毛膜促性腺激素(HCG)水平,并进行超声检查,比较两组超声指标及HCG水平。采用多因素分析剖宫产瘢痕妊娠大出血发生的影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估结合超声参数的logistic模型的预测价值。结果两组患者血流分级、病灶类型比较,差异有统计学意义(P<0.05),观察组病灶为(31.58±3.89)cm,较对照组大,残余肌层厚度为(0.98±0.23)cm,较对照组薄,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素分析结果显示,病灶较大、残余肌层较薄及血流分级为3级为主要影响因素(P<0.05);ROC曲线结果显示,曲线下面积为0.945(95%CI:0.888~0.978),灵敏度、特异度分别为94.29%和88.24%。结论对剖宫产瘢痕妊娠患者根据病灶大小、残余肌层厚度及血流分级等超声参数构建的logistic回归模型能够有效预测患者术中大出血的发生风险。

以生长发育迟缓为表现的1例O’Donnell-Luria-Rodan综合征临床与遗传学特征分析

O’Donnell-Luria-Rodan(ODLURO)综合征是KMT2E(lysine methyltransferase 2E)基因突变引起的常染色体显性遗传病。中南大学湘雅三医院收治1例表现为生长发育迟缓、智力低下、特殊面容的12岁9个月男性患儿,采集患者外周血,提取DNA进行基因检测,发现患儿染色体核型为46XY,全外显子组测序及低深度全基因组测序技术(low-coverage massively parallel copy number variation sequencing,CNV-seq)分析显示患儿在染色体7q 22.3区域存在506 kb的杂合性缺失,缺失区域包含KMT2E在内的6个基因,诊断为ODLURO综合征。其父母、弟弟临床表型及基因检测均无异常,提示该缺失为新发突变。此病例的临床和遗传特征有助于提高临床医师对ODLURO综合征的认识。

电力动态碳排放责任因子

新型电力系统建设背景下,需要充分发挥海量用电终端具有的储能和灵活用电资源来解决电力系统的实时调节需求,这一调节目标的实现亟需建立合理的引导指标和激励机制。为此,该文提出利用“电力动态碳排放责任因子”激励用电终端进行自律式调节的方法。首先,给出这种方法的基本原则;然后,具体讨论碳排放责任因子的计算方法,再利用电网的实际运行数据说明这种确定电力动态碳排放责任因子方法的有效性和可持续性;最后,通过案例分析建筑等用电终端的灵活性调节潜力。该文提出的电力动态碳排放责任因子,为新型电力系统实现与海量用户侧灵活可调资源间的实时互动提供了新的思路,未来将进一步完善其政策、理论及实际实施等多方面的工作。

IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统反窃听安全波束赋形研究

为提高物理层安全通信性能,针对目前物理层通信容易受到建筑物遮挡和非法用户窃听的问题,提出了一种智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统反窃听安全传输波束赋形方案。考虑信道理想的情况下,以还原合法用户接收信号和阻止非法用户接收信号为目标,最小化发射波束赋形向量,构建了一个基站主动波束赋形向量和IRS相移的联合波束赋形问题。通过交替优化将原问题分解为基站波束赋形向量优化子问题和IRS相移优化子问题,并通过解非齐次线性方程组思想的方法,对优化子问题进行求解。仿真结果表明,相较于传统物理层安全通信方案,提出的方案能够有效使非法用户窃听信号为0,降低传输功率,并且具有较好的误码率。

咽喉部手术大出血的救治体会

目的总结咽喉部手术后大出血的处理对策及救治体会。方法对2018年1月~2022年5月我院收治的11例咽喉部手术后大出血患者进行回顾性分析,总处理方法和经验。本组病中,7例为腭咽成形术后大出血,其中2例在局麻下电凝止血,2例在全麻下电凝后缝扎止血,另外3例采取舌骨上入路止血,预防性气管切开;3例会厌术后大出血,予以舌骨上入路止血,预防性气管切开;1例喉咽癌术后大出血,立即予以更换带气囊气管套管全麻行支撑喉镜下电凝止血,凡士林碘仿纱条填塞压迫3d后取出。结果11例患者经有效治疗均抢救成功,预后良好,出院后随访1个月未再出血。预防性气管切开患者术后3天至1个月全部拔除气管套管。结论咽喉部手术后出血为耳鼻咽喉头颈外科的严重急症之一,根据患者病情采取及时有效的处理方案可取得良好的救治效果。

双IRS辅助大规模MIMO系统中基于双时间尺度的信道估计方案

在双智能反射面(IRS)辅助的大规模多入多出(MIMO)通信系统中,为获取信道状态信息(CSI)而进行的信道估计需要较大的导频开销。考虑到基站(BS)-IRS信道与IRS-IRS信道具有高维且准静态的特性,而IRS-用户(UE)信道具有低维且时变的特性,本文提出一种基于双时间尺度的信道估计方案。首先,对于准静态信道,由BS发送导频并基于坐标下降算法和最小二乘法分别估计BS-IRS信道和IRS-IRS信道。然后根据准静态信道的估计结果进一步基于最小二乘法估计IRS-UE信道。仿真结果表明,本文所提出的方案可以采用低于对比方案50%的导频开销来获取低于对比方案近10 dB的估计归一化均方误差(NMSE),实现用更少的导频开销获取更高的信道估计精度。

一种基于有限内存拟牛顿法的混合波束成形算法

针对现有混合波束成形算法运行时间长、频谱效率低、误码率高的问题,该文提出一种基于有限内存拟牛顿法的混合波束成形算法(LBFGS)。该算法首先通过数字预编码器的最小二乘解构建单变量目标函数;然后采用目标函数的梯度近似黑塞矩阵的逆得到搜索方向并沿搜索方向更新模拟预编码器,直到满足停止条件;最后固定模拟预编码器得到数字预编码器。MATLAB仿真结果表明,LBFGS算法较现有MO算法减少了28%的运行时间,频谱效率提高了1.05%,误码率降低了1.06%。